2001년 오늘, 아이팟 출시. 벌서 23년 전이라니..;; 그 오랜 시간이 지났어도 애플은 여전히 혁신을 계속하고 있고, 아쿠아는 지금봐도 너무 좋다. 🥹

2001년 오늘, 아이팟 출시. 벌서 23년 전이라니..;; 그 오랜 시간이 지났어도 애플은 여전히 혁신을 계속하고 있고, 아쿠아는 지금봐도 너무 좋다. 🥹

에어비앤비는 최근 리액트 16에서 리액트 18로 업그레이드 하는 대규모 프로젝트를 진행했습니다. 이 과정에서의 고충과 해결법, 철학 등을 요약하여 설명한 글입니다.

에어비앤비는 어떻게 리액트를 점진적으로 업그레이드했을까?

개발자에게 있어 메이저 라이브러리 업그레이드는 다소 까다로운 과제입니다. 반드시 필요하지만, '예측하기 어려운 호환성 이슈, 트러블슈팅' 등의 이유로 여러 난관이 존재하기때문인데요.

이런 배경에서, Airbnb가 제시한 React 업그레이드 전략을 재미있게 읽었습니다. Airbnb는 두 가지 전략을 통해 점진적이고 안전한 업그레이드를 실현했는데요.

1. 모듈 별칭(Module Aliasing)
React 16에서 React 18로의 점진적인 업그레이드를 위해서는 두 버전의 React를 동시에 사용해야 하는 상황이 발생합니다. 하지만 일반적으로 'react' import 구문은 하나의 버전만을 가리킬 수 있다는 기술적 제약이 있는데요. Airbnb는 이 문제를 모듈 별칭으로 해결했습니다.
아래와 같이 package.json에 두 가지 버전의 React를 다음과 같이 정의합니다
{
  "dependencies": {
    "react": "^16.0.0",              // 기본 React 버전
    "react-18": "npm:react@18.0.0"   // 별칭을 통한 React 18
  }
}

이렇게 설정하면 개발자들은 필요에 따라 각 컴포넌트에 선택적으로 React 버전을 import하여 사용할 수 있습니다:
// 기존 React 16 컴포넌트
import React from 'react';

// 새로운 React 18 컴포넌트
import React from 'react-18';

이런 접근 방식으로 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 버전의 React를 도입하고 컴포넌트 단위로 점진적인 마이그레이션이 가능해졌습니다.

2. 환경 타겟팅(Environment Targeting)
서로 다른 버전의 React로 빌드된 애플리케이션을 안전하게 운영하기 위해서는 환경을 명확히 분리할 필요가 있습니다. 이를 위해 환경 변수를 활용한 타겟팅 전략을 활용했습니다.
아래처럼 빌드 시점과 런타임에서 환경 변수를 통해 React 버전을 제어합니다:
REACT_UPGRADE=true/false

if (process.env.REACT_UPGRADE) {
  // React 18 기반의 애플리케이션 로직 실행
} else {
  // React 16 기반의 기존 애플리케이션 로직 유지
}

프로덕션 환경에서는 쿠버네티스를 통해 두 버전의 애플리케이션을 완전히 분리하여 운영합니다:
# React 16 환경 (기존 버전)
deployment-react16:
  env:
    REACT_UPGRADE: "false"

# React 18 환경 (신규 버전)
deployment-react18:
  env:
    REACT_UPGRADE: "true"

이러한 이중 전략을 통해 인프라를 구성함으로써, 독립된 배포 파이프라인을 운영하며, 안전하고 효과적으로 업그레이드가 가능해졌습니다.

기존에 라이브러리 메이저 업데이트시, 개발 과정에서는 미처 발견되지 못한 버그나 장애가 우려스러웠는데요. 이런 방식으로 점진적으로 업그레이드를 진행한다면 일괄 업데이트 보다 더 안정적인 업그레이드가 가능할 것 같습니다.

https://velog.io/@typo/how-airbnb-smoothly-upgrades-react

개발자에게 있어 메이저 라이브러리 업그레이드는 다소 까다로운 과제입니다. 반드시 필요하지만, '예측하기 어려운 호환성 이슈, 트러블슈팅' 등의 이유로 여러 난관이 존재하기때문인데요. 이런 배경에서, Airbnb가 제시한 React 업그레이드 전략을 재미있게 읽었습니다. Airbnb는 두 가지 전략을 통해 점진적이고 안전한 업그레이드를 실현했는데요. 1. 모듈 별칭(Module Aliasing)React 16에서 React 18로의 점진적인 업그레이드를 위해서는 두 버전의 React를 동시에 사용해야 하는 상황이 발생합니다. 하지만 일반적으로 'react' import 구문은 하나의 버전만을 가리킬 수 있다는 기술적 제약이 있는데요. Airbnb는 이 문제를 모듈 별칭으로 해결했습니다.아래와 같이 package.json에 두 가지 버전의 React를 다음과 같이 정의합니다<pre ><code>{
 "dependencies": {
 "react": "^16.0.0", // 기본 React 버전
 "react-18": "npm:react@18.0.0" // 별칭을 통한 React 18
 }
}</code></pre>이렇게 설정하면 개발자들은 필요에 따라 각 컴포넌트에 선택적으로 React 버전을 import하여 사용할 수 있습니다:<pre ><code>// 기존 React 16 컴포넌트
import React from 'react';

// 새로운 React 18 컴포넌트
import React from 'react-18';</code></pre>이런 접근 방식으로 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 버전의 React를 도입하고 컴포넌트 단위로 점진적인 마이그레이션이 가능해졌습니다. 2. 환경 타겟팅(Environment Targeting)서로 다른 버전의 React로 빌드된 애플리케이션을 안전하게 운영하기 위해서는 환경을 명확히 분리할 필요가 있습니다. 이를 위해 환경 변수를 활용한 타겟팅 전략을 활용했습니다.아래처럼 빌드 시점과 런타임에서 환경 변수를 통해 React 버전을 제어합니다:<pre ><code>REACT_UPGRADE=true/false

if (process.env.REACT_UPGRADE) {
 // React 18 기반의 애플리케이션 로직 실행
} else {
 // React 16 기반의 기존 애플리케이션 로직 유지
}</code></pre> 프로덕션 환경에서는 쿠버네티스를 통해 두 버전의 애플리케이션을 완전히 분리하여 운영합니다:<pre ><code># React 16 환경 (기존 버전)
deployment-react16:
 env:
 REACT_UPGRADE: "false"

# React 18 환경 (신규 버전)
deployment-react18:
 env:
 REACT_UPGRADE: "true"</code></pre>이러한 이중 전략을 통해 인프라를 구성함으로써, 독립된 배포 파이프라인을 운영하며, 안전하고 효과적으로 업그레이드가 가능해졌습니다. 기존에 라이브러리 메이저 업데이트시, 개발 과정에서는 미처 발견되지 못한 버그나 장애가 우려스러웠는데요. 이런 방식으로 점진적으로 업그레이드를 진행한다면 일괄 업데이트 보다 더 안정적인 업그레이드가 가능할 것 같습니다. https://velog.io/@typo/how-airbnb-smoothly-upgrades-react

velog.io

Airbnb에서 배우는 React 버전 업그레이드 전략

원문 : Types of React Components [2024] 2013년 리액트가 출시된 이후 다양한 유형의 컴포넌트가 등장했습니다. 그중 일부는 여전히 최신 리액트 애플리케이션에 필수적이지만, 다른 일부는 이전 세대의 프로젝트에서 주로 사용되며 현재는 더 이상 사용되지 않는(deprecated…

(번역) 리액트 컴포넌트의 유형 돌아보기

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

리액트의 발전 과정에서 다양한 유형의 컴포넌트가 등장했지만, 개발자들이 리액트를 처음 접한 시기에 따라 경험하지 못한 컴포넌트 유형이 있을 수 있습니다. 이 글에서는 리액트 컴포넌트의 역사를 시간순으로 살펴보며, createClass부터 최신의 비동기 컴포넌트까지 각 유형의 특징과 사용법을 코드 예제와 함께 설명하고 있습니다. 리액트 개발자라면, 이 글을 통해 자신이 놓쳤던 컴포넌트 유형을 훑어보며, 리액트의 발전 과정을 더욱 깊이 이해할 수 있는 좋은 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/types_of_react_components/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 리액트의 발전 과정에서 다양한 유형의 컴포넌트가 등장했지만, 개발자들이 리액트를 처음 접한 시기에 따라 경험하지 못한 컴포넌트 유형이 있을 수 있습니다. 이 글에서는 리액트 컴포넌트의 역사를 시간순으로 살펴보며, createClass부터 최신의 비동기 컴포넌트까지 각 유형의 특징과 사용법을 코드 예제와 함께 설명하고 있습니다. 리액트 개발자라면, 이 글을 통해 자신이 놓쳤던 컴포넌트 유형을 훑어보며, 리액트의 발전 과정을 더욱 깊이 이해할 수 있는 좋은 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/types_of_react_components/

ykss.netlify.app

리액트 컴포넌트의 유형 돌아보기

에이전틱 AI, 포스트 양자 암호, AI 거버넌스, 하이브리드 컴퓨팅 등이 기업에게 시급하거나 잠재적으로 파괴적인 트렌드들이라고 가트너가 제시했다.

“몇 년 내 판도 바꿀 동향은…” 가트너, 전략 기술 10가지 제시

가트너는 매년 기업 고객이 향후 몇 년간 주목해야 할 인기 기술에 대한 전망을 발표한다. 올랜도에서 열린 가트너의 연례 IT 심포지엄/엑스포에서 향후 몇 년 동안 주목해야 할 10대 전략을 제시했다.

🚨 에이전트 AI
2028년에는 최소 15%의 일상적인 업무 결정이 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄진다고 가트너는 예측한다. 에이전틱 AI는 AI 어시스턴트에 통합되고 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학에 내장된다는 관측이다. 이미 많은 스타트업이 스스로를 AI 에이전트 구축 플랫폼으로 마케팅하고 있으며, 하이퍼스케일러는 AI 비서에 에이전트 AI를 추가하고 있다고 가트너는 설명했다.

“AI의 지능형 에이전트는 더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사 결정을 바꾸고 상황 인식을 개선할 것이다. 사용자가 잠자는 동안 에이전틱 AI는 회사의 시스템 5개를 살펴보고 사용자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 분석하여 필요한 조치를 결정할 수 있다”

🚨 AI 거버넌스 플랫폼
AI 거버넌스 플랫폼의 장점 중 하나는 AI 관련 윤리적 사고를 방지할 수 있다는 점이다. 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 구현하는 조직은 이러한 시스템이 없는 조직에 비해 AI 관련 윤리적 사고가 40% 감소할 것으로 가트너는 예측했다.

AI 거버넌스 플랫폼은 조직이 견고성, 투명성, 공정성, 책임성 및 위험 규정 준수를 모니터링하는 관행과 기술 도구를 조합하여 AI의 법적, 윤리적, 운영 성과를 관리 및 감독할 수 있도록 지원함으로써 책임감 있는 AI를 촉진한다.

🚨 허위 정보 보안
가트너에 따르면, 이는 신뢰를 체계적으로 식별하고 무결성 보장, 진위 여부 평가, 사칭 방지 및 유해 정보의 확산 추적을 위한 방법론적 시스템을 제공하는 것을 목표로 새롭게 정의된 기술 범주다.

“AI와 머신러닝 도구의 발전과 광범위한 가용성으로 인해 기업을 노리는 허위 정보 사고가 증가할 것으로 예상된다. 이를 방치할 경우, 잘못된 정보는 모든 조직에 심각하고 지속적인 피해를 입힐 수 있다”

🚨 포스트 양자 암호화
2029년이면 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화가 안전하지 못할 것으로 가트너는 예측했다. 이에 따라 양자 컴퓨팅 복호화 위험에 저항하는 데이터 보호 기능을 제공하는 포스트퀀텀 암호화의 중요성이 강조되고 있다.

비대칭 암호화는 거의 모든 소프트웨어, 전 세계 수십억 대의 디바이스, 그리고 인터넷을 통한 대부분의 통신에 사용되고 있다. 가트너는 최근 보고서에서 ‘선수집, 후복호화’ 공격이 이미 존재할 수 있다고 밝혔다. 포스트 양자 암호화 채택에 따르는 어려움 중 하나는 대안 자체의 문제다. “현재 암호화 알고리즘을 대체할 수 있는 쉬운 대안이 없다. 탐색, 분류, 재구현의 필요성이 대두될 것이며, 이러한 문제를 해결하고 새로운 알고리즘으로 원활하게 전환하려면 알고리즘 대체, 데이터 보존, 기존 암호화 사용의 교체 또는 수정 메커니즘에 대한 정책을 개발하는 것부터 시작해야 한다. 정책 기반 프로그램은 혼란과 자의적인 선택을 줄이고 관리 효율성을 높일 수 있다”

🚨 하이브리드 컴퓨팅
컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 메커니즘을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템으로 정의되는 하이브리드 형태의 컴퓨팅은 AI와 같은 기술이 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 지원할 전망이다.

🚨 에너지 효율적 컴퓨팅
IT는 지속 가능성에 다각적으로 영향을 미치며, 2024년 대부분의 IT 조직은 탄소 발자국을 중대하게 감안해야 할 것이. AI 교육, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션이 특히 많은 에너지를 소비하기 때문에 조직의 탄소 발자국에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했다.

오늘날 일반적으로 사용되는 그린 컴퓨팅 기술의 예로는 더 적은 에너지를 필요로 하는 애플리케이션 아키텍처, 코드 및 알고리즘 활용, 새롭고 더 효율적인 하드웨어 채택, 친환경 전력 사용 등이 있다. 앞으로는 아직 연구 단계에 있는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 비롯한 더 발전된 기술이 등장할 것이라고 가트너는 전망했다.

🚨 앰비언트 인비저블 인텔리전스
엠비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient invisible intelligence)은 다양한 사물과 환경의 위치와 상태를 추적하기 위해 작고 저렴한 태그와 센서를 광범위하게 사용하는 것을 의미한다.

소매 재고 확인이나 부패하기 쉬운 상품 물류와 같은 즉각적인 문제 해결에 초점을 맞춘 초기 사용 사례가 2027년까지 영역을 넓힌다. 저비용의 실시간 추적 및 감지 기능을 통해 가시성과 효율성을 개선할 것이라고 가트너는 전망했다.

🚨 공간 컴퓨팅
공간 컴퓨팅은 증강현실 및 가상현실과 같은 기술을 통해 물리적 세계를 디지털 방식으로 개선한다. 공간 컴퓨팅의 확산은 주로 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 향후 5~7년 내에 조직의 효율성을 높일 전망이다. 2033년이면 공간 컴퓨팅 분야는 1조 7,000억 달러로 성장할 것으로 가트너는 예측했다. 2023년은 1,100억 달러였다.

🚨 다기능 로봇
두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 다기능 로봇(Polyfunctional robots) 시스템이 단일 작업을 반복적으로 수행하도록 맞춤 설계된 작업별 로봇을 대체하고 있다. 다기능 로봇은 인간과 함께 작동하도록 설계되기에 빠른 배포와 손쉬운 확장이 가능하다는 특징을 지닌다.

가트너는 2030년에는 인간의 80%가 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측하고 있다. 현재는 10% 미만이다.

🚨 신경학적 향상
신경학적 향상(Neurological enhancement)은 뇌 활동을 읽고 해독하는 기술을 사용하여 인간의 인지 능력을 향상시키는 범주다. 단방향 뇌-기계 인터페이스 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMI)를 사용하여 사람의 뇌를 읽는 형태다.

이러한 기술은 인간 업스킬링, 차세대 마케팅, 퍼포먼스 등 세 가지 주요 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있다. 신경학적 향상은 인지 능력을 향상시키고, 브랜드가 소비자의 생각과 감정을 파악하고, 인간의 신경 능력을 향상시켜 결과를 최적화할 수 있게 해줄 것으로 관측된다.

2030년이면 지식 작업자의 30%가 직장 내 AI의 부상에 따라 업무 적합성을 유지하기 위해 BBMI와 같은 기술을 사용하게 될 것으로 가트너는 예측했다.

 * 출처:https://www.cio.com/article/3576217/%eb%aa%87-%eb%85%84-%eb%82%b4-%ed%8c%90%eb%8f%84-%eb%b0%94%ea%bf%80-%eb%8f%99%ed%96%a5%ec%9d%80-%ea%b0%80%ed%8a%b8%eb%84%88-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%ea%b8%b0%ec%88%a0-10.html

가트너는 매년 기업 고객이 향후 몇 년간 주목해야 할 인기 기술에 대한 전망을 발표한다. 올랜도에서 열린 가트너의 연례 IT 심포지엄/엑스포에서 향후 몇 년 동안 주목해야 할 10대 전략을 제시했다. 🚨 에이전트 AI2028년에는 최소 15%의 일상적인 업무 결정이 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄진다고 가트너는 예측한다. 에이전틱 AI는 AI 어시스턴트에 통합되고 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학에 내장된다는 관측이다. 이미 많은 스타트업이 스스로를 AI 에이전트 구축 플랫폼으로 마케팅하고 있으며, 하이퍼스케일러는 AI 비서에 에이전트 AI를 추가하고 있다고 가트너는 설명했다. “AI의 지능형 에이전트는 더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사 결정을 바꾸고 상황 인식을 개선할 것이다. 사용자가 잠자는 동안 에이전틱 AI는 회사의 시스템 5개를 살펴보고 사용자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 분석하여 필요한 조치를 결정할 수 있다” 🚨 AI 거버넌스 플랫폼AI 거버넌스 플랫폼의 장점 중 하나는 AI 관련 윤리적 사고를 방지할 수 있다는 점이다. 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 구현하는 조직은 이러한 시스템이 없는 조직에 비해 AI 관련 윤리적 사고가 40% 감소할 것으로 가트너는 예측했다. AI 거버넌스 플랫폼은 조직이 견고성, 투명성, 공정성, 책임성 및 위험 규정 준수를 모니터링하는 관행과 기술 도구를 조합하여 AI의 법적, 윤리적, 운영 성과를 관리 및 감독할 수 있도록 지원함으로써 책임감 있는 AI를 촉진한다. 🚨 허위 정보 보안가트너에 따르면, 이는 신뢰를 체계적으로 식별하고 무결성 보장, 진위 여부 평가, 사칭 방지 및 유해 정보의 확산 추적을 위한 방법론적 시스템을 제공하는 것을 목표로 새롭게 정의된 기술 범주다. “AI와 머신러닝 도구의 발전과 광범위한 가용성으로 인해 기업을 노리는 허위 정보 사고가 증가할 것으로 예상된다. 이를 방치할 경우, 잘못된 정보는 모든 조직에 심각하고 지속적인 피해를 입힐 수 있다” 🚨 포스트 양자 암호화2029년이면 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화가 안전하지 못할 것으로 가트너는 예측했다. 이에 따라 양자 컴퓨팅 복호화 위험에 저항하는 데이터 보호 기능을 제공하는 포스트퀀텀 암호화의 중요성이 강조되고 있다. 비대칭 암호화는 거의 모든 소프트웨어, 전 세계 수십억 대의 디바이스, 그리고 인터넷을 통한 대부분의 통신에 사용되고 있다. 가트너는 최근 보고서에서 ‘선수집, 후복호화’ 공격이 이미 존재할 수 있다고 밝혔다. 포스트 양자 암호화 채택에 따르는 어려움 중 하나는 대안 자체의 문제다. “현재 암호화 알고리즘을 대체할 수 있는 쉬운 대안이 없다. 탐색, 분류, 재구현의 필요성이 대두될 것이며, 이러한 문제를 해결하고 새로운 알고리즘으로 원활하게 전환하려면 알고리즘 대체, 데이터 보존, 기존 암호화 사용의 교체 또는 수정 메커니즘에 대한 정책을 개발하는 것부터 시작해야 한다. 정책 기반 프로그램은 혼란과 자의적인 선택을 줄이고 관리 효율성을 높일 수 있다” 🚨 하이브리드 컴퓨팅컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 메커니즘을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템으로 정의되는 하이브리드 형태의 컴퓨팅은 AI와 같은 기술이 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 지원할 전망이다. 🚨 에너지 효율적 컴퓨팅IT는 지속 가능성에 다각적으로 영향을 미치며, 2024년 대부분의 IT 조직은 탄소 발자국을 중대하게 감안해야 할 것이. AI 교육, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션이 특히 많은 에너지를 소비하기 때문에 조직의 탄소 발자국에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했다. 오늘날 일반적으로 사용되는 그린 컴퓨팅 기술의 예로는 더 적은 에너지를 필요로 하는 애플리케이션 아키텍처, 코드 및 알고리즘 활용, 새롭고 더 효율적인 하드웨어 채택, 친환경 전력 사용 등이 있다. 앞으로는 아직 연구 단계에 있는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 비롯한 더 발전된 기술이 등장할 것이라고 가트너는 전망했다. 🚨 앰비언트 인비저블 인텔리전스엠비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient invisible intelligence)은 다양한 사물과 환경의 위치와 상태를 추적하기 위해 작고 저렴한 태그와 센서를 광범위하게 사용하는 것을 의미한다. 소매 재고 확인이나 부패하기 쉬운 상품 물류와 같은 즉각적인 문제 해결에 초점을 맞춘 초기 사용 사례가 2027년까지 영역을 넓힌다. 저비용의 실시간 추적 및 감지 기능을 통해 가시성과 효율성을 개선할 것이라고 가트너는 전망했다. 🚨 공간 컴퓨팅공간 컴퓨팅은 증강현실 및 가상현실과 같은 기술을 통해 물리적 세계를 디지털 방식으로 개선한다. 공간 컴퓨팅의 확산은 주로 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 향후 5~7년 내에 조직의 효율성을 높일 전망이다. 2033년이면 공간 컴퓨팅 분야는 1조 7,000억 달러로 성장할 것으로 가트너는 예측했다. 2023년은 1,100억 달러였다. 🚨 다기능 로봇두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 다기능 로봇(Polyfunctional robots) 시스템이 단일 작업을 반복적으로 수행하도록 맞춤 설계된 작업별 로봇을 대체하고 있다. 다기능 로봇은 인간과 함께 작동하도록 설계되기에 빠른 배포와 손쉬운 확장이 가능하다는 특징을 지닌다. 가트너는 2030년에는 인간의 80%가 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측하고 있다. 현재는 10% 미만이다. 🚨 신경학적 향상신경학적 향상(Neurological enhancement)은 뇌 활동을 읽고 해독하는 기술을 사용하여 인간의 인지 능력을 향상시키는 범주다. 단방향 뇌-기계 인터페이스 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMI)를 사용하여 사람의 뇌를 읽는 형태다. 이러한 기술은 인간 업스킬링, 차세대 마케팅, 퍼포먼스 등 세 가지 주요 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있다. 신경학적 향상은 인지 능력을 향상시키고, 브랜드가 소비자의 생각과 감정을 파악하고, 인간의 신경 능력을 향상시켜 결과를 최적화할 수 있게 해줄 것으로 관측된다. 2030년이면 지식 작업자의 30%가 직장 내 AI의 부상에 따라 업무 적합성을 유지하기 위해 BBMI와 같은 기술을 사용하게 될 것으로 가트너는 예측했다. <ul ><li>출처:https://www.cio.com/article/3576217/%eb%aa%87-%eb%85%84-%eb%82%b4-%ed%8c%90%eb%8f%84-%eb%b0%94%ea%bf%80-%eb%8f%99%ed%96%a5%ec%9d%80-%ea%b0%80%ed%8a%b8%eb%84%88-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%ea%b8%b0%ec%88%a0-10.html</li></ul>

[CIO] “몇 년 내 판도 바꿀 동향은…” 가트너, 전략 기술 10가지

AWS hosts events, both online and in-person, bringing the cloud computing community together to connect, collaborate, and learn from AWS experts.

Events | AWS Startups

AWS에서 주최하는 GenAI Loft 행사가 10월 30일부터 11월 6일까지 역삼동 글로벌 스타트업센터에서 열립니다!

GenAI Loft는 스타트업과 개발자를 위한 협업 공간이자 몰입형 경험을 제공하기 위한 이벤트로, 참가자들에게 GenAI 제품 및 서비스에 대한 세션과 데모를 포함해 실질적인 실무 인사이트를 얻으실 수 있는 기회를 제공합니다. AWS 및 업계 AI 전문가들의 세션, 투자자 및 동료들과 네트워킹 기회도 함께 마련되어 있습니다.

흔하지 않은 기회입니다. 아래 사전 신청 링크를 보시고 원하시는 세션을 확인하셔서 필요한 정보와 인사이트 꼭 얻어가시길 바라겠습니다!

사전 신청 링크
https://aws.amazon.com/startups/events?tag=AWS_GENAI_LOFT_SEOUL

AWS에서 주최하는 GenAI Loft 행사가 10월 30일부터 11월 6일까지 역삼동 글로벌 스타트업센터에서 열립니다! GenAI Loft는 스타트업과 개발자를 위한 협업 공간이자 몰입형 경험을 제공하기 위한 이벤트로, 참가자들에게 GenAI 제품 및 서비스에 대한 세션과 데모를 포함해 실질적인 실무 인사이트를 얻으실 수 있는 기회를 제공합니다. AWS 및 업계 AI 전문가들의 세션, 투자자 및 동료들과 네트워킹 기회도 함께 마련되어 있습니다. 흔하지 않은 기회입니다. 아래 사전 신청 링크를 보시고 원하시는 세션을 확인하셔서 필요한 정보와 인사이트 꼭 얻어가시길 바라겠습니다! 사전 신청 링크 https://aws.amazon.com/startups/events?tag=AWS_GENAI_LOFT_SEOUL

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에치와이(hy) & Fredit Mall 소개 1969년 창립한 ‘한국 야쿠르트 유업’은 2021년 사명을 에치와이(hy)로 변경하며 유통전문기업으로 도약했습니다. 창립 55주년을 맞은 에치와이는 국민 발효유 ‘야쿠르트’를 시작으로 발효유 시장을 선도해 왔습니다. 건강기능식품 시장에서 꾸준히 성장해온 에치와이는 2020년 12월 자사몰 ‘프레딧'(Fredit)을 론칭하며 온라인 채널을 본격적으로 강화했습니다. 프레딧은 프로바이오틱스 제품뿐 아니라 신선간편식, 건강기능식품, 뷰티, 생활용품 등 다양한 상품을 제공하고 있습니다. […]

Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch를 활용한 hy 프레딧의 생성형 AI 기반 검색 서비스 구현 여정 | Amazon Web Services

프레딧(Fredit)은 2024년 기준 200만명의 회원이 이용하는 건강기능식품 및 뷰티, 생활용품을 제공하는 온라인몰입니다. hy (구 한국 야쿠르트 유업)에서 운영하고 있습니다. 프레딧은 검색의 정확도를 높이고 고객 경험을 혁신하고자 GenAI 검색을 도입했습니다. 자연어로 검색하면 적절한 상품이 검색되고, 관련 상품을 추천한 이유까지 제공합니다.

예를 들어, "다이어트에 좋은 상품 추천해줘"라고 검색을 하면 다이어트와 관련된 제품을 표출하고, 그 상품들을 추천한 사유도 보여줍니다.

이 검색 시스템 구현을 위해 Amazon Bedrock과 Opensearch가 사용이 되었구요, 검색 정확도를 42% -> 95.4%, 검색 상품 클릭율을 29% -> 77.8%, 검색 건수 20% 증가를 시키는 결과로 이어졌습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/implementation-of-an-advanced-search-service-with-generative-ai-on-fredit/

프레딧(Fredit)은 2024년 기준 200만명의 회원이 이용하는 건강기능식품 및 뷰티, 생활용품을 제공하는 온라인몰입니다. hy (구 한국 야쿠르트 유업)에서 운영하고 있습니다. 프레딧은 검색의 정확도를 높이고 고객 경험을 혁신하고자 GenAI 검색을 도입했습니다. 자연어로 검색하면 적절한 상품이 검색되고, 관련 상품을 추천한 이유까지 제공합니다. 예를 들어, "다이어트에 좋은 상품 추천해줘"라고 검색을 하면 다이어트와 관련된 제품을 표출하고, 그 상품들을 추천한 사유도 보여줍니다. 이 검색 시스템 구현을 위해 Amazon Bedrock과 Opensearch가 사용이 되었구요, 검색 정확도를 42% -&gt; 95.4%, 검색 상품 클릭율을 29% -&gt; 77.8%, 검색 건수 20% 증가를 시키는 결과로 이어졌습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/implementation-of-an-advanced-search-service-with-generative-ai-on-fredit/

GenAI 검색으로 상품 클릭율을 29%에서 77.8%로 올린 프레딧

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다.

사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다.

데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다.

많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다.

Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다. 사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다. 데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다. 많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다. Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

데이터 이야기 번외편 - 가치있는 데이터의 크기는?

넷플릭스에서 방영하는 인기 대결 프로그램, 흑백 요리사
재미있게 보셨나요?

데이터 분석이라는 분야에서도 흑백 요리사처럼,
각자 다른 유형의 분석가들이 존재합니다.

각자 다른 강점을 가진 두 유형의 분석가,
비즈니스형 분석가와 엔지니어형 분석가는
서로 다른 방식으로 문제를 접근하고 해결합니다.

두 가지 유형이 어떻게 각자의 실력을 발휘하며
기여하는지 한번 살펴볼까요?

🔪엔지니어형 분석가

엔지니어형 분석가는 코드와 알고리즘을 통해 데이터를 정제하고, 예측 모델을 설계하여 데이터 기반의 자동화와 복잡한 문제 해결에 강점을 보입니다. 주로 파이썬, SQL, 머신러닝 라이브러리를 활용해 대용량 데이터 처리나 예측 모델링을 수행하며, 데이터 파이프라인을 구축해 결과를 실시간으로 제공합니다.

🍽️비즈니스형 분석가

비즈니스형 분석가는 데이터 해석을 통해 비즈니스적 인사이트를 도출하고, 전략적인 의사결정을 돕는 데 중점을 둡니다. 이들은 고객의 요구를 이해하고, 마케팅 성과를 측정하며, 비즈니스 모델 개선을 위한 전략을 제안합니다. 주로 엑셀이나 BI 툴을 활용해 직관적이고 설득력 있는 인사이트를 전달하는 능력이 강점이죠.

결국, 데이터 분석이 에 미치는 영향을 극대화하려면 두 유형의 분석가가 협력해 각자의 전문성을 발휘하는 것이 필요합니다.

빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서
여러분은 어떤 유형의 분석가로 성장하고 싶으신가요?

넷플릭스에서 방영하는 인기 대결 프로그램, 흑백 요리사 재미있게 보셨나요? 데이터 분석이라는 분야에서도 흑백 요리사처럼, 각자 다른 유형의 분석가들이 존재합니다. 각자 다른 강점을 가진 두 유형의 분석가, 비즈니스형 분석가와 엔지니어형 분석가는 서로 다른 방식으로 문제를 접근하고 해결합니다. 두 가지 유형이 어떻게 각자의 실력을 발휘하며 기여하는지 한번 살펴볼까요? 🔪엔지니어형 분석가 엔지니어형 분석가는 코드와 알고리즘을 통해 데이터를 정제하고, 예측 모델을 설계하여 데이터 기반의 자동화와 복잡한 문제 해결에 강점을 보입니다. 주로 파이썬, SQL, 머신러닝 라이브러리를 활용해 대용량 데이터 처리나 예측 모델링을 수행하며, 데이터 파이프라인을 구축해 결과를 실시간으로 제공합니다. 🍽️비즈니스형 분석가 비즈니스형 분석가는 데이터 해석을 통해 비즈니스적 인사이트를 도출하고, 전략적인 의사결정을 돕는 데 중점을 둡니다. 이들은 고객의 요구를 이해하고, 마케팅 성과를 측정하며, 비즈니스 모델 개선을 위한 전략을 제안합니다. 주로 엑셀이나 BI 툴을 활용해 직관적이고 설득력 있는 인사이트를 전달하는 능력이 강점이죠. 결국, 데이터 분석이 에 미치는 영향을 극대화하려면 두 유형의 분석가가 협력해 각자의 전문성을 발휘하는 것이 필요합니다. 빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서 여러분은 어떤 유형의 분석가로 성장하고 싶으신가요?

흑백 분석가 - 분석 유형 전쟁: 🍽️비즈니스형 vs 🔪엔지니어형

컴포넌트 기반 UI 개발의 패러다임을 주도한 React가 등장한지도 어느 덧 10년이 넘었네요. 이제 Vue.js, Svelte, Angular 등 어떤 프론트엔드 프레임워크를 사용하든 현대 웹 개발에서 컴포넌트 기반으로 UI 개발하는 것은 거의 당연한 얘기가 되었죠. 그리고 마침내 웹 컴포넌트(Web Components)를 통해서 별다른 프론트엔드 프레임워크가 없어도 UI 컴포넌트를 만들 수 있는 길이 활짝 열렸습니다.

웹 컴포넌트는 웹사이트나 애플리케이션에서 UI를 모듈화하고 재사용할 수도록 해주는 웹 표준 기술입니다. React와 같은 프론트엔드 프레임워크에서 오랫동안 경험해왔던 UI 컴포넌트를 떠올리시면 이해가 쉬우실 것 같습니다.

React 컴포넌트는 React에서만 쓸 수 있고, Vue.js 컴포넌트는 Vue.js에서만 쓸 수 있는 근본적인 한계가 있습니다. 하지만 웹 컴포넌트는 이와 같은 구애를 받지 않고 어떤 프론트엔드 프레임워크와도 함께 쓸 수 있습니다. 왜냐하면 웹 컴포넌트는 브라우저에서 네이티브(native)하게 작동하기 때문입니다.

이러한 웹 컴포넌트의 띄어난 호환성과 이식성, 재사용성 및 생산성 덕분에 최근에는 디자인 시스템(Design System)을 구현하는 최고의 기술로 주목받고 있습니다.

모든 기술이 그러하든 웹 컴포넌트가 장점만 있는 것은 아닙니다. 대표적인 단점으로 API가 직관적이지 않다고 평가받고 있고, 배우기 쉬운 기존 프런트엔드 프레임워크 대비 진입 장벽이 높은 편입니다. 그래서 실제 프로젝트에서는 이러한 단점을 보완한기 위해서 웹 컴포넌트를 직접 작성하기 보다는 Lit나 Stencil과 같은 라이브러리를 많이 사용합니다.

웹 컴포넌트은 크게 다음 세 가지 핵심 기술로 이루어집니다.
 * Custom Elements: 사용자 정의 HTML 요소(element) 또는 태그(tag)를 정의할 수 있습니다.
 * Shadow DOM: DOM 트리의 일부를 캡슐화하여 스타일과 마크업이 외부와 충돌하지 않도록 해줍니다.
 * HTML Templates: 화면에 나타나지 않는 HTML 조각(fragment)을 정의해놓고 재사용할 수 있습니다.
이 웹 표준 기술들은 현재 주요 브라우저에서 모두 지원되고 있습니다.

이번 포스팅에서는 각각의 기반 기술을 하나씩 살펴보면 웹 컴포넌트의 기본 개념을 잡아보도록 하겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/web-components/

컴포넌트 기반 UI 개발의 패러다임을 주도한 React가 등장한지도 어느 덧 10년이 넘었네요. 이제 Vue.js, Svelte, Angular 등 어떤 프론트엔드 프레임워크를 사용하든 현대 웹 개발에서 컴포넌트 기반으로 UI 개발하는 것은 거의 당연한 얘기가 되었죠. 그리고 마침내 웹 컴포넌트(Web Components)를 통해서 별다른 프론트엔드 프레임워크가 없어도 UI 컴포넌트를 만들 수 있는 길이 활짝 열렸습니다. 웹 컴포넌트는 웹사이트나 애플리케이션에서 UI를 모듈화하고 재사용할 수도록 해주는 웹 표준 기술입니다. React와 같은 프론트엔드 프레임워크에서 오랫동안 경험해왔던 UI 컴포넌트를 떠올리시면 이해가 쉬우실 것 같습니다. React 컴포넌트는 React에서만 쓸 수 있고, Vue.js 컴포넌트는 Vue.js에서만 쓸 수 있는 근본적인 한계가 있습니다. 하지만 웹 컴포넌트는 이와 같은 구애를 받지 않고 어떤 프론트엔드 프레임워크와도 함께 쓸 수 있습니다. 왜냐하면 웹 컴포넌트는 브라우저에서 네이티브(native)하게 작동하기 때문입니다. 이러한 웹 컴포넌트의 띄어난 호환성과 이식성, 재사용성 및 생산성 덕분에 최근에는 디자인 시스템(Design System)을 구현하는 최고의 기술로 주목받고 있습니다. 모든 기술이 그러하든 웹 컴포넌트가 장점만 있는 것은 아닙니다. 대표적인 단점으로 API가 직관적이지 않다고 평가받고 있고, 배우기 쉬운 기존 프런트엔드 프레임워크 대비 진입 장벽이 높은 편입니다. 그래서 실제 프로젝트에서는 이러한 단점을 보완한기 위해서 웹 컴포넌트를 직접 작성하기 보다는 Lit나 Stencil과 같은 라이브러리를 많이 사용합니다. 웹 컴포넌트은 크게 다음 세 가지 핵심 기술로 이루어집니다.<ul ><li>Custom Elements: 사용자 정의 HTML 요소(element) 또는 태그(tag)를 정의할 수 있습니다.</li><li>Shadow DOM: DOM 트리의 일부를 캡슐화하여 스타일과 마크업이 외부와 충돌하지 않도록 해줍니다.</li><li>HTML Templates: 화면에 나타나지 않는 HTML 조각(fragment)을 정의해놓고 재사용할 수 있습니다.</li></ul>이 웹 표준 기술들은 현재 주요 브라우저에서 모두 지원되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 각각의 기반 기술을 하나씩 살펴보면 웹 컴포넌트의 기본 개념을 잡아보도록 하겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/web-components/

웹 컴포넌트 (Web Components)

이헌주 교수 “과거의 경험을 세심히 들여다보세요, 그곳에 정답이 있습니다” (인터뷰)

1️⃣<‘좋아하는 것’을 ‘잘하는 일’로 만드는 법칙>은 어떤 책인가?
🅰️현대사회는 많은 자극과 변화들로 가득하다. 그래서 우리는 다양한 사회의 요구에 맞추기 위해 조급하게 움직인다. 많은 스케줄, 해야 하는 일, 수많은 미팅, 다중적인 역할 등이 우리를 덮치고, 외부에서 요구하는 것에 발맞추다 보면, 우리는 자칫 스스로를 잃어버린다.

이 책은 이러한 현실에서 우리 안에 숨겨져 있는 삶의 방향성, 즉 자신이 가진 고유한 나침반을 발견하는 데 중점을 두고 있다. 그 나침반은 두 가지 기둥으로 돼 있는데, 바로 ‘좋아하는 것’과 ‘잘하는 것’이다. 이 책에서는 어떻게 좋아하는 것을 찾고 그것을 잘하는 일로 만들 수 있는지를 다뤘다.

2️⃣책에서 말하는 ‘계획된 우연’이란 무엇이고, 어떻게 만들어갈 수 있나?
🅰️언뜻 보면 계획과 우연은 모순되는 말처럼 들린다. 그러나 우연이 모여서 나의 길을 만들고 지금의 나를 만든다. 진로상담 분야의 대가 크롬볼츠는 이를 ‘계획된 우연’이라고 불렀다. 즉 계획된 우연은 회고적 의미를 담고 있다. 지금 와서 내 삶을 돌아보니 작은 우연들이 모여 지금의 내가 됐다는 것이다.

그러나 크롬볼츠는 계획된 우연이 꼭 과거를 회상할 때만 쓰이는 것은 아니라고 보았다. 지금도 우리는 계획된 우연을 촉진하고 창출할 수 있다. 그리고 그중 하나의 변인이 바로 ‘호기심’이다. 삶에 대해 열려 있는 자세, 좀 더 개방적이고 다양한 경험을 해보려는 용기가 바로 그것다.

3️⃣특히 ‘티핑 포인트’와 ‘터닝 포인트’에 대해서도 강조했는데?
🅰️사람들은 어떤 일을 시작할 때, ‘좋아하는 것’과 ‘잘하는 일’ 중 어떤 걸 해야 하는지 물어보곤 한다. 그런데 잘 생각해보면 ‘좋아하는 것’은 영화, 독서, 게임, 운동과 같은 놀이와 취미활동인 경우가 대다수이다. 이는 업의 출현과는 거리가 멀다. 좋아하는 것은 내 흥미가 숨어있는 잠재태이다.

업이 되려면 ‘잘하는 일’로 변해야 한다. 물은 99도까지 끓지 않다가 100도가 될 때 끓기 시작한다. 액체가 기체가 되는 변곡점이 생기는 것이다. 이것이 ‘티핑 포인트’이다. 좋아하는 것을 연마할 때, 어느 임계점에 다가서면 그것은 정말로 잘하는 일로 바뀌기 시작한다.

여기에서 업이 출현한다. ‘티핑 포인트’란, 도약하는 토대, 잠재태가 현실태로 바뀌는 경험인 것이다. 그리고 이 과정에서 나에게 ‘터닝 포인트’가 생긴다. 작은 우연이 기회로 이어진다.

그리고 그러한 기회는 나에게 새로운 물결을 만들어준다. 이 과정에서 나는 이전과는 다른 존재가 되기 시작한다. 이를 진로상담 용어로 ‘진로 계발’이라고 부르는데, 진로 계발은 평생에 걸쳐 이뤄진다.

4️⃣아이, 어른 상관없이 본인이 좋아하는 일이 뭔지 모르겠다는 사람들도 있다. 어떻게 찾을 수 있을까?
🅰️우리가 아무리 피자 전단지를 보고 분석한다고 해도, 심지어 그 분야에서 박사학위를 받는다고 해도 피자를 실제로 먹는 것과 커다란 괴리가 있다. 피자에 대해 논하는 것과 피자를 정말로 맛보는 건 다른 세계이다.

우리가 좋아하는 것이 무엇인지 모르는 까닭은 우리가 현재 좋아하는 것을 충분히 경험하지 못했기 때문이다. 행복은 쟁취해야 하는 것이 아니다. 좋아하는 무엇인가를 찾아 그것을 경험하는 그 자체가 행복이다. 그런데 현대사회의 우리는 많은 것을 경험하기엔 지나치게 시간이 없다. 그렇다면 어떻게 내가 좋아하는 것을 찾을 수 있을까.

정답은 과거에 있다. 과거의 경험을 세심하게 들여다보는 것에서 우리는 좋아하는 것이 무엇인지를 찾아낼 수 있다. 좋아하는 것을 찾아냈다면, 이제부터는 그 찾은 것을 경험하는 것이 중요히다. 그것을 경험하는 만큼 내가 무엇을 열망하고 있는지 알 수 있을 것이다.

5️⃣매너리즘이나 번아웃에 빠지는 직장인들은 어떻게 이를 극복할 수 있을까?
🅰️번아웃이 올 땐 다양한 신호가 있다. 잠이 잘 오지 않고 심장이 두근거려 과호흡이 올 것 같다. 생각은 걱정으로 꽉 들어차 있고, 갑자기 예민해지거나 침울해지기도 한다. 무엇인가가 벅차고 내가 할 수 있는 것은 아무것도 없을 것이란 무력감과 좌절감이 든다.

이런 신호가 조금씩 내 삶에 침투하기 시작한다면, 일단 속도를 줄여야 한다. 삶은 너른 산책이기에 100m 달리기처럼 한걸음에 목적지에 다다를 수 없다.

나를 위한 작은 시간과 공간이 필요하다. 그 시공간에서 단 30분이라도 나의 방향성과 의미, 가치를 찾기 위한 작은 리츄얼이 있는지 반문해보자. “내 인생에서 가장 중요한 것은 뭐지?”

6️⃣요즘 사회는 ‘평생직장’이라는 말과는 다소 멀어 보이는데?
🅰️원래 진로와 직업은 다르다. 진로란 삶의 길이다. 직업은 그 길에서 잠깐 입는 옷이다. 이전까지는 이 옷을 입는 시간이 너무나 길어 진로와 직업을 등가 개념으로 여기기도 했다. 그러나 지금은 이야기가 다르다.

직업의 경계가 점점 사라지고 있다. 자격증이나 학위만 갖고 은퇴할 때까지 이곳을 다니다가 나중에 연금 받아야겠다고 생각한다면, 상당히 위험한 생각일지 모른다. 많은 직업군이 사라지고 있다. 그러나 꼭 위기만 있는 것은 아니다. 새로운 직업군이 창출되고 있기 때문이다.

직업의 경계가 사라지고, 그 변화의 물결이 빨라진다는 것은 기회이기도 하다. 나 역시 하나의 재능만 갖고 있는 것이 아니기 때문이다. 그것은 감춰져 있을 뿐이다. 평생직장이라는 말은 현저히 사라지게 될 것이다. 우리는 그만큼 세계에 대해 좀 더 열려 있어야 한다.

7️⃣새로운 일을 찾아 떠나는 것에 두려움을 느끼는 사람들도 많은데?
🅰️우리는 여행을 떠나기 전 여러 준비물을 준비한다. 이처럼 새로운 일을 시작하려고 한다면 내가 그것을 정말로 좋아하는지, 잘할 수 있는지를 점검해야 한다. 두려움을 이겨내려면 내가 할만하겠다는 확신이 있어야 한다.

그 확신은 바로 ‘좋아하는 것을 찾고 그것을 잘하는 일로 변모하는 힘’이다. 그 웅덩이에서 용기는 샘솟는다. 정말로 잘할 수 있다는 확신을 갖게 된다면 용기가 싹튼다. 그리고 우리가 그것을 정말로 잘하게 될 때, 우리는 더욱더 대담한 도전을 할 수 있다.

1️⃣&lt;‘좋아하는 것’을 ‘잘하는 일’로 만드는 법칙&gt;은 어떤 책인가?🅰️현대사회는 많은 자극과 변화들로 가득하다. 그래서 우리는 다양한 사회의 요구에 맞추기 위해 조급하게 움직인다. 많은 스케줄, 해야 하는 일, 수많은 미팅, 다중적인 역할 등이 우리를 덮치고, 외부에서 요구하는 것에 발맞추다 보면, 우리는 자칫 스스로를 잃어버린다. 이 책은 이러한 현실에서 우리 안에 숨겨져 있는 삶의 방향성, 즉 자신이 가진 고유한 나침반을 발견하는 데 중점을 두고 있다. 그 나침반은 두 가지 기둥으로 돼 있는데, 바로 ‘좋아하는 것’과 ‘잘하는 것’이다. 이 책에서는 어떻게 좋아하는 것을 찾고 그것을 잘하는 일로 만들 수 있는지를 다뤘다. 2️⃣책에서 말하는 ‘계획된 우연’이란 무엇이고, 어떻게 만들어갈 수 있나?🅰️언뜻 보면 계획과 우연은 모순되는 말처럼 들린다. 그러나 우연이 모여서 나의 길을 만들고 지금의 나를 만든다. 진로상담 분야의 대가 크롬볼츠는 이를 ‘계획된 우연’이라고 불렀다. 즉 계획된 우연은 회고적 의미를 담고 있다. 지금 와서 내 삶을 돌아보니 작은 우연들이 모여 지금의 내가 됐다는 것이다. 그러나 크롬볼츠는 계획된 우연이 꼭 과거를 회상할 때만 쓰이는 것은 아니라고 보았다. 지금도 우리는 계획된 우연을 촉진하고 창출할 수 있다. 그리고 그중 하나의 변인이 바로 ‘호기심’이다. 삶에 대해 열려 있는 자세, 좀 더 개방적이고 다양한 경험을 해보려는 용기가 바로 그것다. 3️⃣특히 ‘티핑 포인트’와 ‘터닝 포인트’에 대해서도 강조했는데?🅰️사람들은 어떤 일을 시작할 때, ‘좋아하는 것’과 ‘잘하는 일’ 중 어떤 걸 해야 하는지 물어보곤 한다. 그런데 잘 생각해보면 ‘좋아하는 것’은 영화, 독서, 게임, 운동과 같은 놀이와 취미활동인 경우가 대다수이다. 이는 업의 출현과는 거리가 멀다. 좋아하는 것은 내 흥미가 숨어있는 잠재태이다. 업이 되려면 ‘잘하는 일’로 변해야 한다. 물은 99도까지 끓지 않다가 100도가 될 때 끓기 시작한다. 액체가 기체가 되는 변곡점이 생기는 것이다. 이것이 ‘티핑 포인트’이다. 좋아하는 것을 연마할 때, 어느 임계점에 다가서면 그것은 정말로 잘하는 일로 바뀌기 시작한다. 여기에서 업이 출현한다. ‘티핑 포인트’란, 도약하는 토대, 잠재태가 현실태로 바뀌는 경험인 것이다. 그리고 이 과정에서 나에게 ‘터닝 포인트’가 생긴다. 작은 우연이 기회로 이어진다. 그리고 그러한 기회는 나에게 새로운 물결을 만들어준다. 이 과정에서 나는 이전과는 다른 존재가 되기 시작한다. 이를 진로상담 용어로 ‘진로 계발’이라고 부르는데, 진로 계발은 평생에 걸쳐 이뤄진다. 4️⃣아이, 어른 상관없이 본인이 좋아하는 일이 뭔지 모르겠다는 사람들도 있다. 어떻게 찾을 수 있을까?🅰️우리가 아무리 피자 전단지를 보고 분석한다고 해도, 심지어 그 분야에서 박사학위를 받는다고 해도 피자를 실제로 먹는 것과 커다란 괴리가 있다. 피자에 대해 논하는 것과 피자를 정말로 맛보는 건 다른 세계이다. 우리가 좋아하는 것이 무엇인지 모르는 까닭은 우리가 현재 좋아하는 것을 충분히 경험하지 못했기 때문이다. 행복은 쟁취해야 하는 것이 아니다. 좋아하는 무엇인가를 찾아 그것을 경험하는 그 자체가 행복이다. 그런데 현대사회의 우리는 많은 것을 경험하기엔 지나치게 시간이 없다. 그렇다면 어떻게 내가 좋아하는 것을 찾을 수 있을까. 정답은 과거에 있다. 과거의 경험을 세심하게 들여다보는 것에서 우리는 좋아하는 것이 무엇인지를 찾아낼 수 있다. 좋아하는 것을 찾아냈다면, 이제부터는 그 찾은 것을 경험하는 것이 중요히다. 그것을 경험하는 만큼 내가 무엇을 열망하고 있는지 알 수 있을 것이다. 5️⃣매너리즘이나 번아웃에 빠지는 직장인들은 어떻게 이를 극복할 수 있을까?🅰️번아웃이 올 땐 다양한 신호가 있다. 잠이 잘 오지 않고 심장이 두근거려 과호흡이 올 것 같다. 생각은 걱정으로 꽉 들어차 있고, 갑자기 예민해지거나 침울해지기도 한다. 무엇인가가 벅차고 내가 할 수 있는 것은 아무것도 없을 것이란 무력감과 좌절감이 든다. 이런 신호가 조금씩 내 삶에 침투하기 시작한다면, 일단 속도를 줄여야 한다. 삶은 너른 산책이기에 100m 달리기처럼 한걸음에 목적지에 다다를 수 없다. 나를 위한 작은 시간과 공간이 필요하다. 그 시공간에서 단 30분이라도 나의 방향성과 의미, 가치를 찾기 위한 작은 리츄얼이 있는지 반문해보자. “내 인생에서 가장 중요한 것은 뭐지?” 6️⃣요즘 사회는 ‘평생직장’이라는 말과는 다소 멀어 보이는데?🅰️원래 진로와 직업은 다르다. 진로란 삶의 길이다. 직업은 그 길에서 잠깐 입는 옷이다. 이전까지는 이 옷을 입는 시간이 너무나 길어 진로와 직업을 등가 개념으로 여기기도 했다. 그러나 지금은 이야기가 다르다. 직업의 경계가 점점 사라지고 있다. 자격증이나 학위만 갖고 은퇴할 때까지 이곳을 다니다가 나중에 연금 받아야겠다고 생각한다면, 상당히 위험한 생각일지 모른다. 많은 직업군이 사라지고 있다. 그러나 꼭 위기만 있는 것은 아니다. 새로운 직업군이 창출되고 있기 때문이다. 직업의 경계가 사라지고, 그 변화의 물결이 빨라진다는 것은 기회이기도 하다. 나 역시 하나의 재능만 갖고 있는 것이 아니기 때문이다. 그것은 감춰져 있을 뿐이다. 평생직장이라는 말은 현저히 사라지게 될 것이다. 우리는 그만큼 세계에 대해 좀 더 열려 있어야 한다. 7️⃣새로운 일을 찾아 떠나는 것에 두려움을 느끼는 사람들도 많은데?🅰️우리는 여행을 떠나기 전 여러 준비물을 준비한다. 이처럼 새로운 일을 시작하려고 한다면 내가 그것을 정말로 좋아하는지, 잘할 수 있는지를 점검해야 한다. 두려움을 이겨내려면 내가 할만하겠다는 확신이 있어야 한다. 그 확신은 바로 ‘좋아하는 것을 찾고 그것을 잘하는 일로 변모하는 힘’이다. 그 웅덩이에서 용기는 샘솟는다. 정말로 잘할 수 있다는 확신을 갖게 된다면 용기가 싹튼다. 그리고 우리가 그것을 정말로 잘하게 될 때, 우리는 더욱더 대담한 도전을 할 수 있다.

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프론트엔드 개발 환경에서
Next.js
가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스
모닥불 EP.6
를 흥미롭게 봤습니다.

프레임워크 선택과 활용
 1. 문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?
 2. 상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정
 3. 학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세
 4. 프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세

프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한
Next.js
를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

프론트엔드 개발 환경에서 <code >Next.js</code>가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스 <code >모닥불 EP.6</code> 를 흥미롭게 봤습니다. 프레임워크 선택과 활용<ol ><li>문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?</li><li>상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정</li><li>학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세</li><li>프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세</li></ol> 프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한 <code >Next.js</code>를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다. https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

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도구를 넘어선 개발자의 역량: "Next.js 꼭 써야할까?"

저는 하고 싶은 일을 하느라 바쁘거든요 | 일하기 싫어요.일하고 싶은 회사로 만들어주세요.   밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법  밀레니얼 세대인 나는 어려서부터 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐다. 그래서 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 마음이 드는지, 동기 부여가 되는지가 중요했다. 그건 첫 직장에 들어가서 일을 할 때에도 마찬가지였다.   처음엔 회사가 나에게 동기 부여해주기를 

12화 동기 부여는 회사가 책임져 주세요

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다.

밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법
저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다

권리만 알고 책임은 모른다는 것
첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다.

아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.
아마추어는
 * "시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",
 * "왜 해야 하는지 모르겠어요",
 * "제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,
프로는
 * "영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",
 * "일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.
일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다.

어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라
동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다.

동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.
동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다.

직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법
 * 우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기
 * 커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기
 * 밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기
 * 책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)
 * 업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다. 밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다 권리만 알고 책임은 모른다는 것첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다. 아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.아마추어는<ul ><li>"시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",</li><li>"왜 해야 하는지 모르겠어요",</li><li>"제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,</li></ul>프로는<ul ><li>"영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",</li><li>"일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.</li></ul>일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다. 어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다. 동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다. 직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법<ul ><li>우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기</li><li>커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기</li><li>밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기</li><li>책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)</li><li>업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기</li></ul>

Brunch Story

동기부여는 회사가 책임져 주세요

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다.

Archive(저장) - 노션 (Notion)
Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AI
Presentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AI
LLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티

더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한
링크드인 뉴스레터를 읽어보세요.

https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다. Archive(저장) - 노션 (Notion)Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AIPresentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AILLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티 더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한 링크드인 뉴스레터를 읽어보세요. https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트

팀네이버 컨퍼런스 DAN 24는 네이버의 비즈니스 전략과 기술, 크리에이티브, 그리고 다양한 경험의 전문성을 유기적으로 연결하여 네이버가 앞으로 만들어나갈 비즈니스, 서비스의 변화 방향을 제시하는 자리입니다.

DAN 24

 * DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시
 * DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시
네이버페이 앱 설치 필요

행사 일시: 2024. 11. 11-12
행사 장소: 코엑스 서울

https://dan.naver.com/24/registration

<ul ><li>DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시</li><li>DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시</li></ul>네이버페이 앱 설치 필요 행사 일시: 2024. 11. 11-12행사 장소: 코엑스 서울 https://dan.naver.com/24/registration

dan.naver.com

팀네이버의 컨퍼런스 DAN24

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다.

 * 먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.
 * 특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.
 * 개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.
 * 기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자.
   
   
내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다. <ul ><li>먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.</li><li>특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.</li><li>개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.</li><li>기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자. </li></ul>내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

변화가 빠른 IT 업계에서 어떻게 오랜 시간 동안 워라밸을 유지했

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다.

물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고..

덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임.

가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌.

다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다. RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다. 물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고.. 덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임. 가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌. 다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC

개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자 - 재그지그의 개발 블로그

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

---

최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다.

“내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.”

이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요.

1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다.

그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다.

https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다. --- 최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다. “내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.” 이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요. 1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다. 그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다. https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

재그지그의 개발 블로그

🙋🏻‍♂️ 개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 

-런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다. 
-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요. 
-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다. 
-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다. 
-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요.

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다.&nbsp; -런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다.&nbsp;-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요.&nbsp;-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다.&nbsp;-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다.&nbsp;-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요. &nbsp;

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 



사용자가 공유한 콘텐츠

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요”

2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다”

3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류)

4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요”

5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다”

6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요”

7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요”

8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)”

9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠”

10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요”

11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요”

12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악)

13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요”

14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요”

15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요”

16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중)

- 김범준&김남희 전 라프텔 공동창업자

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요” 2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다” 3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류) 4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요” 5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다” 6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요” 7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요” 8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)” 9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠” 10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요” 11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요” 12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악) 13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요” 14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요” 15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요” 16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중) - 김범준&amp;김남희 전 라프텔 공동창업자

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어쩌면 한국에서 로컬 OTT가 살아남는 거의 유일한 방법 ㄷㄷ

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다.

포트폴리오 예시는?

🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.
😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바.

🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.
😀 메인 화면에 표시된 알림 배너.

🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.
😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼.

저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다. 포트폴리오 예시는? 🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바. 🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.😀 메인 화면에 표시된 알림 배너. 🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼. 저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

📝 포트폴리오에 ‘있는’을 쓰지 않아도 돼요

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마케팅 매니저

김현진

B2B SaaS 채널톡에서 마케팅 기획자로 일하고 있습니다. 
#스타트업 #그로스마케팅 #콘텐츠마케팅 #퍼포먼스마케팅 #기획자 #데이터분석 #문제를해결하는

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